Eur Radiol:影像学相关人工智能实现无所不能的羁绊在哪里?
2021-01-05 shaosai MedSci原创
为什么AI的潜能与其在放射诊断领域的应用之间存在重大差距?
目标:为什么AI的潜能与其在放射诊断领域的应用之间存在重大差距? 为了回答这个问题,我们系统性地回顾和批判性地分析了AI在放射学领域的应用。
方法:我们根据它们的聚焦方式和解剖区域以及它们的开发阶段、技术结构和认证等来系统地分析这些应用程序。
结果:我们确定了放射学诊断领域中由99家公司提供的269种AI应用程序。 我们证明了AI应用程序在任务、模态和解剖区域方面的作用是十分有限的。 大多数可用的AI功能都集中在支持放射学工作流程中的“感知”(病灶的发现)和“推理”(良恶性的判断)上。
结论:因此,我们的贡献是:(1)提供一个用于分析和绘制放射诊断领域技术发展的系统框架;(2)提供有关AI应用领域的经验证据;(3)提供对当前AI应用程序状态的见解。 总之,我们讨论了AI应用程序对放射学工作的潜在影响,并重点介绍了开发这些应用程序的未来可能性。
原始出处:
Mohammad Hosein Rezazade Mehrizi,Peter van Ooijen,Milou Homan,et al. Applications of artificial intelligence (AI) in diagnostic radiology: a technography study
PMID:32945967 DOI:10.1007/s00330-020-07230-9
作者:shaosai
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好文章!
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